人工智能-人工神经网络（1）

神经网络是从大脑中获得灵感的模型系列，用于近似依赖于大量输入的函数，是一个非常好的模式识别模型。 神经网络是非线性假设的示例，其中模型可以学习对更为复杂的关系进行分类。对于大量功能，它的扩展性也比Logistic回归好。 它是由人工神经元组成的，这些神经元是分层组织的。我们有3种类型的图层： 输入层 隐藏层 输出层 我们根据神经网络的隐藏层数及其连接方式对神经网络进行分类，例如，上面的网络具有2个

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